李重重，熊江勇

（南京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車工程學(xué)院，江蘇 南京 212013）

1 引言

隨著全球大氣環(huán)境的進(jìn)一步惡化，同時以石油為代表的礦物資源的枯竭，汽車和材料領(lǐng)域的相關(guān)專家學(xué)者正在積極尋求一種可以替代的新型環(huán)保燃料。工業(yè)二甲醚因其具有可再生、燃燒清潔等優(yōu)點(diǎn)受到相關(guān)研究學(xué)者的重視。目前，汽車使用的二甲醚燃料已迅速成為我國新興能源之一，擁有較高的研究價值和廣闊的應(yīng)用市場[1-3]。

推廣和使用二甲醚-柴油發(fā)動機(jī)，不僅可減少對石油資源的消耗和依賴程度，而且可有效降低發(fā)動機(jī)污染物的排放量，從而緩和人、車、環(huán)境和資源之間的矛盾。因此，二甲醚作為輔助燃料添加進(jìn)柴油混合燃燒必將成為未來汽車內(nèi)燃機(jī)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)[4-5]。目前，國內(nèi)外研究學(xué)者已進(jìn)行相關(guān)基礎(chǔ)研究工作[6-8]，發(fā)現(xiàn)：二甲醚的添加能夠有效降低污染物的排放，但是對于二甲醚與柴油混合比例以及點(diǎn)火提前角對排放的研究相對較少。因此，這里在現(xiàn)有結(jié)論的基礎(chǔ)上提出利用AVL.FIRE 仿真軟件建模并試驗(yàn)驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，選擇氮氧化合物NOX、一氧化碳CO和碳?xì)浠衔颒C的排放量為發(fā)動機(jī)排放環(huán)保性的評價指標(biāo)，再根據(jù)線性加權(quán)和法建立多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，利用層次分析法得到各評價指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，通過遺傳算法確定各種典型工況下二甲醚與柴油的最優(yōu)混合比例和點(diǎn)火提前角，最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制對二甲醚-柴油發(fā)動機(jī)的點(diǎn)火提前角和混合氣比例進(jìn)行控制，為后續(xù)二甲醚-柴油發(fā)動機(jī)的控制研究提供理論和數(shù)據(jù)支撐。

2 建立WD615型柴油發(fā)動機(jī)仿真模型

2.1 建立燃燒室仿真模型

柴油發(fā)動機(jī)燃燒室?guī)缀涡螤畹臏?zhǔn)確度直接影響有限元數(shù)值模擬計算的正確性和精度，由于溫度（℃）、壓力（MPa）等環(huán)境因素對燃燒室的幾何形狀影響較大，若僅僅依照原始燃設(shè)計圖紙建模誤差較大，故這里的模型在建立過程中忽略導(dǎo)角、部件間間隙等可忽略因素，從而提高仿真的計算效率，和關(guān)鍵部件的仿真精度。這里所采用的WD615柴油機(jī)為偏心燃燒室，其相關(guān)參數(shù)，如表1所示。通過PROE仿真軟件建立燃燒室的三維仿真模型，并使用HyperMesh進(jìn)行燃燒室的有限元網(wǎng)格劃分，某一曲軸轉(zhuǎn)角下的有限元網(wǎng)格圖[9]，如圖1所示。

表1 WD615柴油機(jī)參數(shù)Tab.1 The Specifications of WD615 Diesel Engine

圖1 某一曲軸轉(zhuǎn)角下的有限元網(wǎng)格圖Fig.1 Finite Element Mesh Diagram of a Certain Axle Corner

2.2 參數(shù)設(shè)置

2.2.1 計算時間步長

這里主要是優(yōu)化發(fā)動機(jī)的排放性能，所以主要研究發(fā)動機(jī)排氣沖程（曲軸轉(zhuǎn)角486°CA-720°CA）。由于進(jìn)氣行程時曲線發(fā)散，應(yīng)將計算步長設(shè)置較小，這里設(shè)定為0.3。曲軸轉(zhuǎn)角270°CA-480°CA，此時曲線具有較好的收斂性并逐步趨于穩(wěn)定，故設(shè)置計算步長為0.6。WD615柴油機(jī)的供油角度是365°CA，因此曲軸轉(zhuǎn)角350°CA-460°CA的計算步長設(shè)置為0.1；460°CA到720°CA之間是排放行程的主要區(qū)間亦是這里研究的重點(diǎn)，故設(shè)定為0.05。

2.2.2邊界條件

模型的幾何邊界主要是由發(fā)動機(jī)的活塞、氣缸蓋和汽缸壁組成的邊界面。模型溫度的邊界條件是：活塞頂端溫度（K）、氣缸蓋底端溫度（K）和氣缸壁側(cè)面溫度（K），參考經(jīng)驗(yàn)公式[10]：

式中：p—缸內(nèi)平均有效壓力（bar），根據(jù)式（1）計算得氣缸壁側(cè)面的溫度為573K，式（2）計算得活塞頂端溫度415K，式（3）計算得氣缸蓋底端溫度為397K。

2.2.3 初始條件設(shè)置

柴油機(jī)的燃燒過程是瞬態(tài)的，因此最重要的是初始條件的設(shè)置，本文的主要初始條件是初始條件下記憶空氣質(zhì)量。假設(shè)柴油發(fā)動機(jī)工作時氣缸內(nèi)氣體溫度和壓力是均勻的，氣體溫度可通過經(jīng)驗(yàn)公式得出：

式中：Ta—進(jìn)氣時刻空氣的溫度。

壓力可通過實(shí)驗(yàn)測定。

初始時的湍流動能TKE可通過式（5）～式（7）來計算得出：

式中：v—脈動速度，單位m/s；Cm—?dú)飧谆钊钠骄俣?，單位m/s；

h—?dú)飧谆钊臎_程，單位m；n—發(fā)動機(jī)的轉(zhuǎn)速，單位r/min。

根據(jù)式（5）可以計算出湍流長度TLS的大小[10]：

式中：hv—?dú)忾T升程最大值，m。

每循環(huán)噴油量計算公式為：

式中：i—柴油發(fā)動機(jī)氣缸數(shù)；ρf—擬添加的二甲醚的密度，g/ml；Pe—柴油發(fā)動機(jī)標(biāo)定點(diǎn)的功率，kW；be—標(biāo)定點(diǎn)的平均油耗率；τ—柴油機(jī)的沖程數(shù)。

2.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

圖2和表2分別為本次試驗(yàn)所使用的試驗(yàn)系統(tǒng)圖和試驗(yàn)主要測試設(shè)備，本試驗(yàn)利用天平測出二甲醚質(zhì)量的變化，并計算得出單位時間內(nèi)消耗的二甲醚值來得出其燃油消耗率，同時檢測缸內(nèi)最高溫度、最高壓力、懸浮顆粒最大和最小排放量、NOX最大和最小排放量、HC最大和最小排放量、CO最大和最小排放量，試驗(yàn)現(xiàn)場，如圖3所示。

圖2 試驗(yàn)系統(tǒng)圖Fig.2 Test System Diagram

圖3 試驗(yàn)現(xiàn)場Fig.3 Test Site

如表2～表4所示，在空載中等勻速（60km/h）工況下噴油提前角分別為9oCA，12oCA和14oCA時對比仿真和試驗(yàn)的缸內(nèi)最高溫度、最高壓力、懸浮顆粒最大和最小排放量、NOX最大和最小排放量、HC最大和最小排放量、CO最大和最小排放量仿真與試驗(yàn)對比。

表2 測試設(shè)備Tab.2 Parameters of Equipment

表3 仿真與試驗(yàn)結(jié)果對比Tab.3 Comparison of Simulation and Test

表4 仿真與試驗(yàn)結(jié)果對比（續(xù)）Tab.4 Comparison of Simulation and Test

從表3～表6 中可以看出，采用AVL.FIRE 建立的WD615 型二甲醚-柴油發(fā)動機(jī)仿真模型與試驗(yàn)結(jié)果基本吻合，最高溫度、最高壓力、NOX最大和最小排放量、HC最大和最小排放量、CO最大和最小排放量、懸浮顆粒最大和最小排放量誤差分別為1.22%、1.11%、0.88%、0.74%、1.11%、0.90%、1.43%和1.12%，從而驗(yàn)證二甲醚發(fā)動機(jī)仿真建模的準(zhǔn)確性。

表5 仿真與試驗(yàn)結(jié)果對比（續(xù)）Tab.5 Comparison of Simulation and Test

表6 仿真與試驗(yàn)結(jié)果對比（續(xù)）Tab.6 Comparison of Simulation and Test

3 系統(tǒng)控制參數(shù)優(yōu)化

3.1 確定目標(biāo)函數(shù)

根據(jù)我國汽車排放標(biāo)準(zhǔn)（國Ⅵ），選取氮氧化合物（NOx）、碳?xì)浠衔铮℉C）和一氧化碳（CO）為優(yōu)化目標(biāo)參數(shù)[9]，建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為式（10），其變量為混合氣中二甲醚的含量和發(fā)動機(jī)噴油提前角γ。

式中：ω1—排放物中NOX質(zhì)量的加權(quán)系數(shù)；ω2—排放物中CO質(zhì)量的加權(quán)系數(shù)；ω3—排放物中HC質(zhì)量的加權(quán)系數(shù)。

This study brings to light differences in geographic distribution and potential access to care and underestimation of cancer patients in Tanzania.

3.2 建立約束條件

二甲醚-柴油發(fā)動機(jī)排放優(yōu)化設(shè)計時，為確保發(fā)動機(jī)的動力性、適用性與安全性等，對其優(yōu)化變量提出以下約束條件[10]：

（1）二甲醚-柴油發(fā)動機(jī)是在原有柴油發(fā)動機(jī)的基礎(chǔ)上改進(jìn)而來，為確保發(fā)動機(jī)正常的工作，混合氣中二甲醚的含量比例不得高于60%，同時二甲醚含量過低則可近似看作為柴油發(fā)動機(jī)而不是二甲醚-柴油發(fā)動機(jī)，因此二甲醚的含量不得低于10%。（2）為適應(yīng)現(xiàn)階段我國對于汽車尾氣排放的國Ⅵ要求，要求NOX最大排放量為400mg/kWh，CO最大排放量不超過1500mg/kWh，HC最大排放量不超過500mg/kWh。（3）根據(jù)WD615 型發(fā)動機(jī)設(shè)計要求，噴油提前角γ的范圍是5°CA至20°CA。

3.3 確定加權(quán)系數(shù)

層次分析法（Analytic Hierarchy Process）是通過各個評價指標(biāo)之間相互比較的結(jié)果確定加權(quán)系數(shù)。

表7 判斷矩陣Tab.7 Judgment Matrix

hab表示評價指標(biāo)a與評價指標(biāo)b之間重要程度的比較數(shù)值，該方法確定：若a與b同等重要則數(shù)值為1，a相比于b很重要則數(shù)值為9。通過各評價指標(biāo)之間重要性數(shù)值可構(gòu)造判斷矩陣，如表8所示。

表8 判斷矩陣Tab.8 Judgment Matrix

根據(jù)我國汽車排放標(biāo)準(zhǔn)（國Ⅵ），選取氮氧化合物（NOx）、碳?xì)浠衔铮℉C）和一氧化碳（CO）為評價車輛排放環(huán)保性的主要指標(biāo)。NOX和CO為有毒氣體，人體吸入后會損害呼吸系統(tǒng)甚至致人死亡，因此相對于HC，NOX和CO是處于很重要的地位，CO和NOX同屬于有毒氣體，屬于同等重要地位。綜上所述，得到本文各評價指標(biāo)的判斷矩陣，如表8所示。

通過表8的判斷矩陣，根據(jù)層次分析法的要求計算各評價指標(biāo)的加權(quán)系數(shù)：

（1）計算判斷矩（表8）陣行元素的乘向量：

算得β=[0.4737，0.4737，0.0526]，向量β即為各評價指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，因此根據(jù)計算結(jié)果可知：氮氧化合物NOX的加權(quán)系數(shù)0.4737，一氧化碳CO的加權(quán)系數(shù)0.4737，碳?xì)浠衔颒C的加權(quán)系數(shù)0.0526。

（4）檢驗(yàn)判斷矩陣一致性

一致性比率：

其中，當(dāng)n=3 時，RI=0.58，得出CR=-1.753＜0.1，一致性檢驗(yàn)通過。

3.4 基于遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化

基于上文建立的有限元仿真模型和評價體系，以式（10）為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，在MATLAB/Simulink中編寫遺傳算法優(yōu)化程序，其控制參數(shù)的選取為：群體規(guī)模：80；變異概率：0.06；交叉概率：0.70；終止條件：進(jìn)化代數(shù)為200、二甲醚在混合氣中的含量取值范圍：（10～60）%；在典型工況下（怠速、低速勻速（30km/h）、中速勻速（60km/h）、高速勻速（100km/h）、加速、減速）對二甲醚含量進(jìn)行尋優(yōu)。依次為滿載及空載時，二甲醚含比例和噴油提前角的優(yōu)化結(jié)果，如表9、表10所示。

表9 滿載優(yōu)化結(jié)果Tab.9 Optimization Results of Full Load

表10 空載優(yōu)化結(jié)果Tab.10 Optimization Results of Road Load

4 系統(tǒng)模糊控制建立

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制是在模擬人類大腦思考過程和人體神經(jīng)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上演變而來的，其最為顯著的特點(diǎn)是自主學(xué)習(xí)功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制只需將已知輸入和對應(yīng)結(jié)果輸入到控制器中，網(wǎng)絡(luò)就會通過自我學(xué)習(xí)得到對應(yīng)結(jié)果。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制相結(jié)合將大大減輕了設(shè)計者的工作[12-13]。

為更好的提高二甲醚-柴油發(fā)動機(jī)滿足不同工況下國Ⅵ（a）排放標(biāo)準(zhǔn)的能力，基于前文中的優(yōu)化結(jié)果，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制方法對點(diǎn)火提前角（°CA）和二甲醚含量兩個參數(shù)進(jìn)行控制，設(shè)計適應(yīng)于WD615型二甲醚-柴油發(fā)動機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制器，并驗(yàn)證控制效果。

4.1 Sugeno型模糊控制器設(shè)計

由前文的優(yōu)化結(jié)果知：將發(fā)動機(jī)在不同載荷（滿載和空載）和不同車速條件（怠速、低速勻速、中速勻速、高速勻速、加速和減速）下的優(yōu)化所得的輸入-輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，將這12組測試數(shù)據(jù)合并組合后以矩陣的形式在軟件的workspace 中保存以備調(diào)用。在Matlab/Simulink中建立發(fā)動機(jī)排放系統(tǒng)的雙輸入單輸出的T-S型模糊控制器，其中合取算法取積、析取算法取和、清晰化算法取加權(quán)平均。通過T-S型模糊控制器的“編輯”菜單調(diào)出自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理器（Anfis），將訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)入，同時輸入量的模糊子集個數(shù)均選擇5，采用高斯型隸屬函數(shù)，輸出量采用線性型，最終將生成一個帶有25條模糊控制規(guī)則的初始FIS，該系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)，如圖4所示。

圖4 T-S型模糊推理器的Anfis結(jié)構(gòu)Fig.4 Anfis Structure of T-S Fuzzy Interference System

在初始FIS的基礎(chǔ)上采用混合法對點(diǎn)火提前角和混合氣濃度裝載的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，此訓(xùn)練過程系統(tǒng)能夠自動調(diào)節(jié)隸屬函數(shù)的分布狀況。設(shè)定訓(xùn)練次數(shù)為50次，訓(xùn)練結(jié)束后顯示點(diǎn)火提前角的訓(xùn)練誤差為0.27782，混合氣濃度的訓(xùn)練誤差為0.44432。此時適用于二甲醚-柴油發(fā)動機(jī)的T-S 型模糊推理器就設(shè)計完成了。打開隸屬函數(shù)編輯器可以看到最終點(diǎn)火提前角和混合氣濃度兩個輸入量的隸屬函數(shù)分布，如圖5所示。

圖5點(diǎn)火提前角和混合氣濃度輸入量的隸屬度Fig.5 Membership Function Distributions of Two Inputs of Spark Advance Angle and Mixture Gas Concentration

4.2 控制效果驗(yàn)證

在混合工況（怠速、低速勻速、中速勻速、高速勻速、加速和減速）條件下，對這里所設(shè)計的控制器進(jìn)行仿真驗(yàn)證，仿真結(jié)果，如表11所示。

表11 仿真結(jié)果Tab.11 Simulation Result

根據(jù)表11的優(yōu)化結(jié)果可以看出：對二甲醚含量和噴油提前角進(jìn)行優(yōu)化控制后發(fā)動機(jī)排放物較未優(yōu)化控制前有較大提升，NOX每公里質(zhì)量至少降低96.7%，HC 每公里質(zhì)量至少降低94.4%。跟國Ⅵ排放標(biāo)準(zhǔn)相比，NOX每公里質(zhì)量低于標(biāo)準(zhǔn)8.9%，CO每公里質(zhì)量低于標(biāo)準(zhǔn)4.0%，HC每公里質(zhì)量低于標(biāo)準(zhǔn)5.0%，優(yōu)化后的二甲醚-柴油發(fā)動機(jī)完全符合國Ⅵ的排放要求。

5 結(jié)論

（1）提出基于汽車排放環(huán)保性的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，選取二甲醚含量和噴油提前角為優(yōu)化變量，NOX、CO和HC為評價指標(biāo)，并利用層次分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；

（2）在典型工況下（怠速、低速勻速、中速勻速、高速勻速、加速和減速），通過遺傳算法對二甲醚含量和噴油提前角進(jìn)行優(yōu)化，對比優(yōu)化前后，NOX排放量低于國Ⅵ（a）標(biāo)準(zhǔn)8.9%，CO排放量低于國Ⅵ標(biāo)準(zhǔn)4.0%，HC排放量低于國Ⅵ標(biāo)準(zhǔn)5.0%，車輛排放環(huán)保性得到提高。